En el cambiante escenario digital actual, las operaciones de TI se enfrentan a un reto sin precedentes: el enorme volumen y la complejidad de los datos de aplicaciones. El análisis humano tradicional por sí solo no basta para resolver los retos que plantea la naturaleza dinámica de los entornos nativos de la nube. Para enfrentar estos retos, la inteligencia artificial (IA) promete procesar grandes cantidades de datos en tiempo real al aportar insights que los humanos podrían pasar por alto sin darse cuenta.
Con la corrección automatizada de incidentes de Instana, puede reducir casi a cero el tiempo de inactividad de las aplicaciones mediante una gestión rápida de los incidentes y una resolución eficaz de los problemas. La automatización de la corrección de incidentes libera valiosos recursos de DevOps, ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE) y DevOps, lo que permite a los equipos:
Centrarse en las iniciativas estratégicas y la innovación en lugar de en la resolución de problemas urgentes.
Cumplir con los objetivos y acuerdos de nivel de servicio (SLO/SLA) y las obligaciones contractuales de los stakeholders para mantener una ventaja competitiva en el mercado.
Reducir el tiempo medio de reparación (MTTR) con la detección inteligente y automática de incidentes mediante SmartAlerts y un amplio catálogo de acciones que proporcionan insights que su equipo puede usar para crear un plan de respuesta ante incidentes con acciones que agilicen la corrección.
Responda a los incidentes un 75 % más rápido.
Reduzca el tiempo de resolución de problemas de los desarrolladores hasta en un 90 %.
Reduzca el tiempo medio de reparación (MTTR) en un 70 %
Descubra cómo Instana ayudó a ExaVaulot a reducir el tiempo medio de resolución (MTTR) de los errores que afectaban a los clientes en un 56.6 % y a disminuir considerablemente las reducciones del ritmo y el tiempo de inactividad de la plataforma.
Descubra cómo Instana ayudó a Rebendo AB en el monitoreo en tiempo real que proporciona más opciones y más insights predictivos que pueden utilizarse para validar el impacto y el éxito de nuevos cambios en el sistema o la aplicación de la red.